การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาแนวโน้มและการเปลี่ยนแปลงของดัชนีทางภูมิอากาศที่เกี่ยวกับความรุนแรงของปริมาณน้ำฝนและอุณหภูมิ จำนวน 25 ดัชนี ในช่วง 30 ปี ระหว่างปี ค.ศ. 1990–2019 และหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทางอุตุนิยมวิทยากับจำนวนผู้ป่วยโรคไข้เลือดออกทำการศึกษาในช่วง 16 ปี ตั้งแต่ปี ค.ศ. 2003–2019 พื้นที่ศึกษามีจำนวน 5 จังหวัดประกอบด้วย จังหวัดเชียงใหม่ จังหวัดขอนแก่น จังหวัดกรุงเทพมหานคร จังหวัดชลบุรี และจังหวัดสงขลา สถิติที่ใช้ในการการวิเคราะห์ ได้แก่ การวิเคราะห์ถดถอย การทดสอบของแมนน์-เคนดอลล์ แบบจำลองการถดถอยปัวซอง และวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก โดยใช้โปรแกรม RClimDex 1.0 และ Xlstat 2020 ผลการวิจัยพบว่า ดัชนีสภาวะความรุนแรงของอุณหภูมิเกี่ยวข้องกับอากาศอบอุ่นส่วนใหญ่มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ และดัชนีสภาวะความรุนแรงของอุณหภูมิที่เกี่ยวข้องกับอากาศเย็นมีแนวโน้มลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ดัชนีสัมบูรณ์ที่มีค่าเพิ่มสูงสุด คือ TNmean (0.82 °C/10 ปี) พบที่เชียงใหม่ ดัชนีที่บอกถึงค่าแนวโน้มความถี่ที่มีค่าเพิ่มสูงสุด คือ TR25 (42.3 วัน/10 ปี) พบที่กรุงเทพมหานคร ส่วนดัชนีที่บอกถึงค่าแนวโน้มความถี่ที่มีค่าลดลงต่ำสุด คือ TN10p (7.39 วัน/10 ปี) พบที่เชียงใหม่ ส่วนแนวโน้มดัชนีสภาวะสุดขีดของปริมาณน้ำฝน ส่วนใหญ่ไม่พบแนวโน้มที่มีนัยสำคัญทางสถิติมีรูปแบบการเปลี่ยนแปลงที่ไม่แน่นอน อย่างไรก็ตาม สามารถสรุปได้ว่าความถี่ของเหตุการณ์ฝนตกมีแนวโน้มลดลง แต่ความแรงของฝนและความเข้มของฝนจากเหตุการณ์ฝนตกหนักกลับมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น ยกเว้นสงขลา ความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรทางอุตุนิยมวิทยากับจำนวนผู้ป่วยโรคไข้เลือดออกในประเทศไทย พบว่า ส่วนใหญ่มีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างโรคไข้เลือดออกกับ Tmax และ Tmin และนับว่าแบบจำลอง PRM สามารถทำนายได้ด้วยข้อผิดพลาดที่ยอมรับได้

This study investigated the patterns of annual trends and changes of extreme daily temperature and precipitation for the years 1990-2019 and relationship between climate variables and dengue for the years 2003–2019 in Chiang Mai, KhonKaen, Bangkok, Chonburi and Songkhla. Linear Regression, Mann-Kendall (MK), Poisson Regression Model (PRM) and Principal component analysis (PCA) were applied to analyze the trend and magnitude changes of the climate extremes by the RClimDex 1.0 software and Xlstat 2020. It was found that trends in the warm extreme indices were likely to increase, while trends in the cold extreme indices decreased significantly in most stations. The absolute index with the highest increasing value was TNmean (0.82°C/10 years) in Chiang Mai. The frequency index showing the highest increasing value was TR25 (42.3 days /10 years) in Bangkok. The index indicating the lowest decreasing trend of frequency was TN10p (7.39 days/10 years) in Chiang Mai. Trend of extreme conditions index of rainfall for most of trends were not found to be significant, with complex patterns of change, however, it can be concluded that the frequency of rainfall incidents in most areas decreased. However, the intensity of rain from heavy rain events increased, except for Songkhla. The relationship between changes in meteorological parameters and the number of dengue cases was found that the majority had a positive correlation. The PRM model can be predicted with an acceptable error.